IoT 센서 기반 화재 발생 예측 모델링 개발

Q: 이 논문에서 정의한 조기탐지란 무엇인가?

조기탐지는 IoT 센서 데이터를 시계열 예측 모델과 분류 모델에 순차적으로 적용하여 화재 발생에 영향을 주는 특정 인자를 예측하고, 예측된 결과를 기반으로 화재 발생 여부를 미리 탐지하는 것을 의미한다. 이는 화재 발생 후 대처하는 기존 방식과 달리, 화재 전조를 미리 파악하여 인명 및 재산 피해를 예방하는 데 중점을 둔다.

Q: IoT 센서 기반 화재 조기탐지 모델의 핵심적인 성능은 무엇인가?

연구 결과, 본 논문에서 개발한 IoT 센서 기반 화재 조기탐지 모델은 5초간의 센서 데이터를 활용하여 3초 후의 화재 발생 여부를 84%의 F1 스코어로 예측할 수 있었다. 추가 연구에서는 DLinear 모델을 통해 5초 후의 화재를 75% 확률로 탐지 가능함을 보였다. 이는 실제 환경에서 화재를 사전에 예측하여 대응할 수 있는 가능성을 제시한다.

이혜영; 조성민

doi:10.5626/KTCP.2024.30.4.155

자료유형: 학술저널

저자정보: 이혜영 (스피랩) 조성민 (스피랩)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제30권 제4호

발행연도: 2024.4

수록면: 155 - 161 (7page)

DOI: 10.5626/KTCP.2024.30.4.155

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갑작스러운 화재로 인한 인명 피해 및 재산상의 피해를 방지하기 위해 실시간 화재 모니터링 시스템이 개발되고 있다. 하지만, 실시간 모니터링 시스템은 화재가 발생하고 난 후 처리가 기본적으로 적용되어 있다. 기존 방식에 예측 모델을 접목하여 본 논문에서는 IoT 센서 융합 화재 조기탐지 예측 모델을 개발한다. 딥러닝 모델을 이용하여 시계열 예측을 진행, 머신러닝 모델을 이용하여 화재 탐지 여부를 분류한다. IoT 센서 데이터의 시계열 특성을 고려하여, 연속적인 데이터를 이용, 화재를 예측하는 모델을 개발, 예측 모델을 적용하여 모델의 성능을 검증한다.

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